막연한 미래의 문제로만 여겨지던 ‘기후위기’가 어느새 당면한 문제가 됐다. 매년 폭염 최고 기록이 깨지고 국지성 집중 호우와 겨울철 이상 고온 현상이 현실화했다. 전문가들은 기후위기 해법으로 ‘기후위기 적응’을 거론한다. 정해진 위기를 최대한 늦추고 피해를 최소화해야 한다는 것이다. 서울신문은 기후위기 실태를 짚고 대응책을 모색하자는 취지로 문화체육관광부와 함께 지난달 30일 서울 중구 한국프레스센터에서 전문가 좌담회를 열었다. 이호현 기후에너지환경부 2차관, 이상협 국가녹색기술연구소 소장, 이동근 국회기후변화포럼 운영위원장이 토론자로 참석했다. 진행은 한준규 서울신문 상무보가 맡았다. -기후위기 어디까지 왔나. 이호현 기후부 2차관(이하 이 차관) “기상청 보고서에 따르면 20세기 초 대비 폭염 일수는 2배, 열대야 수는 4배로 늘었다. 이미 지구 평균 기온이 산업화 전보다 온도가 섭씨 1.5도 더 올랐다. 기후위기가 국민의 일상과 삶을 위협하는 상황이다.” 이상협 국가녹색기술연구소 소장(이하 이 소장) “기후위기를 단적으로 알 수 있는 지점이 바로 먹거리의 가격과 생산지 변화다. 오징어는 해수 온도 상승으로 어획량이 줄어 ‘금징어’가 됐다. 강원에서 사과를 재배할 줄 누가 알았겠느냐. 강원 홍천 양구 사과가 맛있다는 얘기가 나올 정도다. 이제 국민 사이에서도 기후 변화가 아닌 기후위기란 인식이 자리를 잡는 것 같다.” 이동근 국회기후변화포럼 운영위원장(이하 이 위원장) “최근 2~3년간 기온 상승의 기울기가 과거와 비교해 너무 가팔라졌다. 특히 열대야의 원인이 되는 야간 최저기온 상승 폭이 크다. 문제는 단순히 더워졌다는 사실이 아니라 회복할 시간 자체가 사라지고 있다는 점이다. 생활 시스템의 전제가 무너진 구조적 위기로 인식하고 기후 정책 논의에 전방위로 나서야 한다.” -기후위기 적응 정책은 무엇이고 왜 필요한가. 이 차관 “감축이 외과 수술적 방식이라면 적응 정책은 기후 변화를 선제적으로 예측하고 피해를 줄이고 나아가 새로운 부가가치를 만들 수 있는 적극적인 대책이다. 온실가스 감축과 기후 적응 두 가지를 함께 대응할 수 있는 정책을 발굴하고 있다.” 이 위원장 “온실가스 감축에 성공하더라도 그 효과가 나타나는 데까지 수십 년이 걸린다. 그래서 적응 정책이 중요하다. 적응 정책은 폭염·홍수·가뭄 등 이미 발생하고 있고 앞으로도 반복될 재해로 인한 피해를 줄이기 위한 정책이다. 온실가스 감축과 함께 ‘공통편익’을 누릴 수 있다. 에너지 효율 개선, 건물 성능 향상, 도시 녹지 확충, 물순환 개선 등은 온실가스를 줄이면서 기후 재해 피해를 함께 낮추는 정책이다.” -최근 발표된 ‘제4차 국가 기후위기 적응대책’엔 어떤 내용이 담겼나. 이 차관 “일상화된 기후위기에서 국민이 무방비로 노출되지 않도록 하겠다는 적극적 의지를 담았다. 국가 인프라를 미래 기후 시나리오 기반으로 혁신한다. 또 취약계층과 산업계 지원 등 사회·경제 전 부문의 기후위기 대응 역량을 강화하고 이를 이행하기 위한 기반도 강화한다. 향후 현장 실태조사를 통해 맞춤형 지원 확대할 예정이다.” 이 소장 “다소 모호하게 느낄 수 있는 기후 적응 대책을 분야별로 잘 정리한 대책이 발표됐다. 이제 잘 정리된 정책을 실천해 나가야 할 시점이다. 다만 자연 재해·피해 최소화 정책과 기후 적응 정책은 분리될 필요가 있는데 다소 혼재된 부분은 아쉽다.” -기후위기 취약계층에 대한 보호 정책은. 이 차관 “단순히 소득만을 계산하는 게 아닌 생물학적, 지리적, 사회 경제 여건을 종합적으로 고려해 기후위기 취약계층의 개념과 범위를 준비해 기후 적응 특별법에 담고자 한다. 폭염 일수 등 지표를 충족하면 보험금을 지급하는 ‘기후 보험’ 체계를 도입하고 에너지 바우처 지원도 확대할 계획이다.” 이 소장 “기후위기의 피해는 사회 구성원에게 동일하게 나타나지 않는다. 폭염·한파·홍수와 같은 피해는 고령자·저소득층·주거환경이 열악한 계층 등 사회적 약자에게 집중되고 있다. 이는 개인의 취약성이 아닌 도시와 사회 시스템의 구조적인 문제다. 단순히 복지정책이 아닌 구조를 바꾸는 포괄적 적응 정책이 돼야 한다.” -지난해 여름 지역성 가뭄이 큰 문제가 됐는데 대응할 방안은. 이 차관 “한국은 기후변화로 가뭄의 빈도·강도가 점점 강해지고 있다. 특히 여름철 폭염에 따른 ‘폭염형 급성 가뭄’이 뚜렷하게 증가하고 있다. 수자원 관측 위성을 발사해 토양 수분 정보를 관측하고 한반도 가뭄 발생을 선제적으로 예측하는 체계를 도입하려고 한다. 이와 함께 강릉 등 물 부족 예상 지역에는 지하수 저류 댐과 광역상수도를 확충하고, 인근 댐 간 연계 관로를 설치해 물 공급 인프라를 개선할 예정이다. 또 전국 단위 가뭄 취약 지도를 작성해 공개할 예정이다.” 이 소장 “가뭄과 홍수 문제를 따로 분리할 게 아니라 하나의 물순환 시스템으로 관리해야 한다. 지금까지 홍수가 났을 때 빨리 물을 빼고, 가뭄이 왔을 때 물을 끌어오는 방식으로 대응했다. 그런데 이런 구조에서는 집중호우 때 물을 버린 것이 곧바로 가뭄의 원인이 된다. 지역 안에 물을 저장·침투·재이용할 수 있는 구조를 만들어야 한다. 대응 시점도 앞당겨야 한다. 피해가 발생하기 전 피해가 예상될 때 빠르게 예방해야 한다.” 이 위원장 “최근 서울 강북에 비가 와도 강남은 맑은 날씨인 형태가 자주 나타난다. 이런 국지성 강우 형태는 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 이를 해결하려면 중앙정부에 집중된 치수 역량을 필요한 지역에 더욱 적극적으로 분산해 대비해야 한다.” -기후위기 적응 정책에 인공지능(AI) 기술은 어떻게 활용될 수 있나. 이 차관 “기후재난 대응 분야에 AI 기술을 전방위적으로 도입하면 예·경보의 신속성과 정확성을 상향할 수 있다. 예를 들어 ‘AI 홍수 예보’가 도입되면 10분마다 자동으로 수위를 예측해 위험 지점을 감지한 뒤 자동으로 표출해 더 정확하고 빠른 홍수 예보를 할 수 있다. 겨울철 도로 살얼음 위험도 12시간 전에 미리 알려 사고를 예방하고, 산불 위험 예보시스템의 정확도를 높여 산림 재난에도 철저히 대비할 수 있다.” 이 소장 “기후위기 적응 정책에서 가장 중요한 질문은 ‘내일 비가 오는가’가 아니다. ‘어디가 더 취약한가’, ‘어디부터 먼저 대응해야 하는가’이다. AI는 기후자료뿐만 아니라 토지 이용, 인구와 취약계층 분포, 과거 피해 이력 등을 분석해 지역별·생활권별 위험 수준을 정량적으로 구분할 수 있다. 우선순위에 기반한 적응 정책 설계가 가능해진다는 것이다.” -기후위기 적응 분야가 산업계에 새로운 기회가 될 수 있을까. 이 차관 “기업은 리스크를 중시하기에 기후위기와 적응에도 정밀한 정보가 필요하다. 또 앞으로 기업은 기후리스크를 공시해야 하는데, 이를 지원할 기후 위험 분석 도구를 개발해 보급할 계획이다. 앞으로 기후 적응 분야는 산업으로 발전할 수 있다고 본다. 스타트업을 키우고 시장을 만드는 것도 정부의 역할이다.” -향후 기후위기 적응 정책의 핵심 방향은. 이 차관 “장기적으로 우리 사회 전 부문에 기후 적응 요소가 모두 반영되고, 이를 기반으로 정책이 계획·이행될 수 있게 하는 ‘기후 적응의 주류화’가 실현돼야 한다. 오늘의 위협이 된 기후위기 속에서 정부는 국민이 안심하고 일상을 영위할 수 있도록 국가의 모든 역량을 집중해 나가겠다.” 이 소장 “기후위기 적응 정책은 재난에 잘 대응하는 사회를 만드는 게 아니라 기후위기가 재난으로 이어지지 않도록 만드는 구조를 설계하는 방향이 돼야 한다. 기후변화로 인한 모든 피해를 없애는 것이 아니라 사회가 불확실성 속에서도 기능을 유지하고 위험을 감당할 수 있는 수준으로 관리할 수 있도록 하는 데 목표를 둬야 한다.”

“외교 갈등 속에도 교역은 끊임 없어AI·문화 콘텐츠로 새 항로 개척을”양국 경제인 600여명 한자리 모여AI플랫폼 협력 등 MOU 32건 체결김용범 “경제분야 실질 성과 기대”중국을 국빈 방문 중인 이재명 대통령은 5일 한국과 중국의 경제인을 만나 “현재 글로벌 경제, 통상 환경이 더이상 과거와 같이 정해진 항로를 그대로 쉽게 따라갈 수 있는 상황은 아니다”라며 “기술은 빠르게 방향을 바꾸고 있고 공급망은 조류처럼 예측하기 어려워졌다”고 말했다. 한중 관계 개선을 배경으로 경제 협력을 심화해야 한다는 뜻으로 풀이된다. 이 대통령은 이날 베이징 댜오위타오에서 열린 한중 비즈니스 포럼에 앞서 사전 간담회를 개최하고 “과거의 관성에만 의존하면 중요한 전환점을 모르고 지나칠 수도 있을지 모른다”며 이처럼 말했다. 이 대통령은 한중 관계에 대해 “이제 새로운 항로를 향해 가야 한다”며 “늘 망설여지기 마련이지만 방향을 바꾸지 않으면 새로운 길은 끝내 찾아낼 수 없을지도 모른다”고 강조했다. 이 대통령은 한중 관계의 새로운 항로로 인공지능(AI), 문화 등을 꼽았다. 이 대통령은 “인공지능이라는 미래 기술을 통해서 새로운 차원의 협력도 가능하고 또 함께해야 한다”며 “생활용품, 뷰티, 식품 등 소비재 그리고 영화, 음악, 게임, 스포츠 등 문화 콘텐츠는 새로운 돌파구가 될 수 있을 것”이라고 했다. 이 대통령은 이후 포럼 기조연설을 통해 제조업에서의 혁신과 협력, 문화 교류를 강조했다. 이 대통령은 또 “양국 정부가 한중 FTA(자유무역협정) 서비스 투자 협상에서 실질적 진전을 위해 속도를 내기로 한 만큼 기업 간 협력에도 의미 있는 동력을 제공할 수 있을 것”이라고 제안했다. 이 대통령은 고려시대 국제 무역항인 ‘벽란도’를 언급하기도 했다. 이 대통령은 “외교적 긴장과 갈등이 있었던 시기에도 벽란도를 통한 교역은 중단되지 않았다는 사실”이라며 “좋은 이웃은 천만금을 주고서라도 얻을 수 없을 만큼 귀하다고 하지 않나. 여러분이 바로 그 천만금보다 귀한 서로의 이웃”이라고 했다. 김용범 청와대 정책실장은 브리핑에서 “양국간 협력이 제조업부터 서비스, 콘텐츠까지 다양한 분야에서 입체적이고 수평적인 방향으로 확대되는 계기가 마련됐다고 평가할 수 있을 것”이라며 “보다 공고화되고 실질적인 성과로 이어질 것으로 기대한다”고 했다. 이번 한중 기업인 행사는 9년 만으로 4대 그룹 총수를 포함해 우리 경제 사절단 161개사 416명과 중국 측 기업인 200여명 등 모두 600여명이 참석했다. 양국 기업 간에 총 32건의 업무협약(MOU)이 체결됐다. 그간 협력이 중간재 공급 위주였다면 이번에는 AI과 고부가 소비재, 콘텐츠 등 양국 국민이 실생활에서 체감하는 분야로 협력 분야를 다각화했다.

“공급망, 조류처럼 예측 어려워져갈등 속에도 벽란도 교역 이어가”한중 경제인 600여명 한자리 모여AI플랫폼 협력 등 MOU 32건 체결중국을 국빈 방문 중인 이재명 대통령은 5일 한국과 중국의 경제인을 만나 “현재 글로벌 경제, 통상 환경이 더이상 과거와 같이 정해진 항로를 그대로 쉽게 따라갈 수 있는 상황은 아니다”라며 “기술은 빠르게 방향을 바꾸고 있고 공급망은 조류처럼 예측하기 어려워졌다”고 말했다. 한중 관계 개선을 배경으로 경제 협력을 심화해야 한다는 뜻으로 풀이된다. 이 대통령은 이날 베이징 댜오위타오에서 열린 한중 비즈니스 포럼에 앞서 사전 간담회를 개최하고 “과거의 관성에만 의존하면 중요한 전환점을 모르고 지나칠 수도 있을지 모른다”며 이처럼 말했다. 이 대통령은 한중 관계에 대해 “이제 새로운 항로를 향해 가야 한다”며 “늘 망설여지기 마련이지만 방향을 바꾸지 않으면 새로운 길은 끝내 찾아낼 수 없을지도 모른다”고 강조했다. 이 대통령은 한중 관계의 새로운 항로로 인공지능(AI), 문화 등을 꼽았다. 이 대통령은 “인공지능이라는 미래 기술을 통해서 새로운 차원의 협력도 가능하고 또 함께해야 한다”며 “생활용품, 뷰티, 식품 등 소비재 그리고 영화, 음악, 게임, 스포츠 등 문화 콘텐츠는 새로운 돌파구가 될 수 있을 것”이라고 했다. 이 대통령은 이후 포럼 기조연설을 통해 제조업에서의 혁신과 협력, 문화 교류를 강조했다. 이 대통령은 또 “양국 정부가 한중 FTA(자유무역협정) 서비스 투자 협상에서 실질적 진전을 위해 속도를 내기로 한 만큼 기업 간 협력에도 의미 있는 동력을 제공할 수 있을 것”이라고 제안했다. 이 대통령은 고려시대 국제 무역항인 ‘벽란도’를 언급하기도 했다. 이 대통령은 “외교적 긴장과 갈등이 있었던 시기에도 벽란도를 통한 교역은 중단되지 않았다는 사실”이라며 “좋은 이웃은 천만금을 주고서라도 얻을 수 없을 만큼 귀하다고 하지 않나. 여러분이 바로 그 천만금보다 귀한 서로의 이웃”이라고 했다. 이 대통령의 첫 중국 국빈 방문을 계기로 열린 이번 한중 기업인 행사는 9년 만으로 4대 그룹 총수를 포함해 우리 경제 사절단 161개사 416명과 중국 측 기업인 200여명 등 모두 600여명이 참석했다. 양국 기업 간에 총 32건의 업무협약(MOU)이 체결됐다. 그간 협력이 중간재 공급 위주였다면 이번에는 AI과 고부가 소비재, 콘텐츠 등 양국 국민이 실생활에서 체감하는 분야로 협력 분야를 다각화했다. 정의선 현대차그룹 회장은 기자들과 만나 “중국에서 판매량과 생산량이 많이 떨어졌지만 겸손한 자세로 중국 내에서 생산과 판매를 늘려갈 계획”이라고 했다.

이재명 정부가 ‘인공지능(AI) 3대 강국 도약’을 국정 목표로 내건 가운데 제주도가 올해에만 1015억원을 투입해 인공지능(AI)·클라우드 등 첨단 디지털 기술을 행정·산업·생활 전반에 확산한다. 제주도는 “AI가 도민의 일상에서 체감되는 원년이 될 것”이라고 5일 밝혔다. 도는 지난해 ‘AI 디지털 대전환 로드맵’ 실행의 원년으로 삼아 45개 중점과제를 마중물 사업으로 추진해 왔다. QR 기반 디지털 결제, NFT 기반 디지털관광증, 농업 디지털 전환 플랫폼 등 AI 기술을 현장에 적용했고, ‘인공지능 도입 및 디지털 전환 촉진 조례’ 제정과 한국전자통신연구원(ETRI) 제주 AX융합연구실 개소로 제도·연구 기반도 마련했다. 도는 올해부터 도민 체감도가 높은 분야에 AI·디지털 정책을 집중한다. 행정·복지·문화 서비스를 하나의 인증으로 이용할 수 있는 디지털 통합 신원인증 시스템을 구축하고, 외국인 주민을 위한 생활·행정 통합 포털도 새로 만든다. 또 기존 디지털배움터를 AI 기반 학습체계로 전환해 전 세대를 대상으로 맞춤형 AI 교육을 확대, 디지털 격차 해소에 나선다. 재난·교통·환경 관리까지 AI가 맡는다 안전 분야에서도 AI 활용이 본격화된다. 도는 5년간 200억원을 투입해 도서형 기후·해양 재난 AI 전환 실증 사업을 추진하고, 재난 예측·대응 체계를 구축한다. 온실가스 감축을 위한 도민 참여형 탄소중립 플랫폼, AI 기반 차량정보 통합시스템, 도로 포트홀 자동 검출·알림 서비스도 도입해 교통·도로 관리 효율을 높인다. 산업 분야에서는 농업 디지털 전환 성과를 해양수산 분야로 확산하고, 분산에너지 특구와 연계한 에너지 통합 감시 플랫폼을 구축한다. 지역주도형 AI 대전환 사업과 AI 자율제조 사업을 통해 바이오·제조 산업 전반에 AI 기술을 접목하고, 마을식당·급식시설에는 AI 스마트 주방로봇을 도입해 노동 강도와 위생 문제를 동시에 개선한다. 노후 행정 시스템은 단계적으로 클라우드로 전환하고, AI 통합보안관제 플랫폼으로 사이버 위협 대응 역량을 강화한다. 도시계획·환경·교통 정책을 지원하는 클라우드 기반 디지털트윈 플랫폼, AI 기반 제주어 웹사전, 생성형 AI 행정 활용도 함께 추진한다. 김남진 도 혁신산업국장은 “2026년은 AI·디지털 기술이 행정과 산업 전반에 뿌리내리고 도민의 일상에서 변화가 체감되는 해가 될 것”이라며 “생활은 더 편리하게, 산업은 더 경쟁력 있게 바꾸겠다”고 말했다.

중국을 이틀째 국빈 방문 중인 이재명 대통령은 5일 한국과 중국의 경제인들을 만나 “현재 글로벌 통상 환경이 더 이상 과거와 같이 정해진 항로를 그대로 쉽게 따라갈 수 있는 상황은 아니다”라며 “기술은 빠르게 방향을 바꾸고 있고 공급망은 조류처럼 예측하기 어려워졌다”고 말했다. 한중 관계 개선을 배경으로 경제 협력을 심화해야 한다는 의미로 풀이된다. 이 대통령은 이날 베이징 조어대에서 한중 비즈니스 포럼에 앞서 사전 간담회를 개최하고 “과거의 관성에만 의존하면 중요한 전환점을 모르고 지나칠 수도 있을지 모른다”며 이처럼 말했다. 이 대통령은 한중 관계에 대해 “같은 바다를 같은 방향을 향해 함께 항해하는 배와 같은 입장이었다”며 “같은 파도를 넘고, 또 서로의 움직임을 의식하면서 한편으로는 협력하고 또 한편으로는 경쟁하며 성공적인 항해를 지금까지 이끌어왔다”고 표현했다. 이어 “이제 새로운 항로를 향해 가야 한다”며 “늘 망설여지기 마련이지만 방향을 바꾸지 않으면 새로운 길은 끝내 찾아낼 수 없을지도 모른다”고 강조했다. 이 대통령은 한중 관계의 새로운 항로로 인공지능(AI), 문화 등을 꼽았다. 이 대통령은 “한중 교역은 3000억불 수준에서 정체되어 있고 그렇기 때문에 새로운 항로 개척이 또 새로운 시장 개척이 반드시 필요하다”고 지적했다. 이어 “인공지능이라는 미래 기술을 통해서 새로운 차원의 협력도 가능하고 또 함께해야 한다”며 “생활용품, 뷰티, 식품 등 소비재 그리고 영화, 음악, 게임, 스포츠 등 문화 콘텐츠는 새로운 돌파구가 될 수 있을 것”이라고 했다. 이 대통령은 이어 포럼 모두발언에서 제조업에서의 혁신과 협력, 문화 교류를 강조했다. 이 대통령은 “양국이 혁신을 통해서 제조업의 새로운 경쟁력을 도모하고 있다는 점에서 기업들이 서로 경쟁하면서도 성공 사례를 공유하고 서로의 정책과 기술을 참고하며 협력 방안을 함께 모색해 나갈 필요가 있다”며 “이는 양국 제조업체가 직면한 녹색, 디지털 전환과 고령화와 같은 구조적 과제에 더해 실질적인 해법을 찾는 데에서도 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 또 “서비스와 콘텐츠 분야 협력은 기업 간 신뢰를 쌓고 제조업과 소비재 투자, 신시장 개척으로 확장되는 중요한 연결 고리이기도 하다”며 “양국 정부가 한중 FTA(자유무역협정) 서비스 투자 협상에서 실질적 진전을 위해 속도를 내기로 한 만큼 기업 간 협력에도 의미 있는 동력을 제공할 수 있을 것”이라고 제안했다. 이 대통령은 고려시대 국제 무역항인 ‘벽란도’를 언급하기도 했다. 이 대통령은 “역사로부터 이어져 온 벽란도 정신을 바탕으로 상품과 사람 그리고 문화 교류의 돛을 달고 황해의 바람과 파도를 함께 가로질러 나가길 바란다”며 “좋은 이웃은 천만금을 주고서라도 얻을 수 없을 만큼 귀하다고 하지 않나. 여러분이 바로 그 천만금보다 귀한 서로의 이웃”이라고 했다. 이 대통령의 첫 중국 국빈 방문을 계기로 열린 이번 한중 기업인 행사는 9년 만으로 4대 그룹 회장들을 포함해 우리 경제 사절단 161개사 416명과 중국 측 기업인 200여명 등 모두 600여명이 참석했다. 중국 측에서는 정부 대표로 허리펑 경제담당 부총리가 자리했고 런홍빈 중국국제무역촉진위원회(CCPIT) 회장, 후치쥔 중국석유화공그룹 회장, 니전 중국에너지건설그룹 회장 등이 함께했다. 허리펑 부총리는 사전 간담회에서 “양국의 정상회담이 반드시 공동 인식을 통해 양국 관계가 신뢰하는 발전으로 관계로 이끌어 가길 바란다”고 했다. 이어 포럼 모두 발언에서는 “경제 유대를 강화해야 한다”며 “AI, 제약, 녹색산업 등 새로운 부분 협력을 형성하고 경제 교역의 질적 향상을 해야 할 것”이라고 말했다. 이날 한중 비즈니스 포럼에 참석한 기업들도 오랜만의 한중 관계 개선에 따른 이익을 기대했다. 정의선 현대차그룹 회장은 기자들과 만나 “중국에서 판매량과 생산량이 많이 떨어졌지만 겸손한 자세로 중국 내에서 생산과 판매를 늘려갈 계획”이라며 “이번 한중 정상회담으로 양국의 관계가 개선되면 현대차에도 크게 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 최태원 대한상의 회장 겸 SK 회장은 포럼 모두 발언에서 “흔히 한중관계 방향을 논의할 때 ‘구동존이’이라는 표현을 사용하곤 한다. ‘다른 것을 존중하되 공통의 목표를 모색하자’는 말인데 오늘 이 자리가 두 나라 대표 경제인들이 서로 차이를 넘어 좋은 성장의 실마리를 함께 찾아가는 계기가 되길 바란다”고 했다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

한미 관세 협상·후속 협의3500억弗 美투자 日보다 좋은 조건우라늄 농축·핵 재처리 물꼬도 성과실무진 TF 통해 조율… 실속 챙겨야한반도 둘러싼 외교·안보트럼프 김정은에 러브콜… 회담 의지韓 북미 만남 공헌하려면 신뢰 필요중일 갈등에 공개 발언은 신중해야“새해에도 관세 등 통상 전쟁은 장기화하고 러시아·우크라이나, 이스라엘·하마스 등 ‘두 개의 전쟁’도 이어질 것입니다. 대한민국이 엄혹한 현실을 잘 돌파해 나가려면 국력과 외교력을 키워야 합니다.” 도널드 트럼프 미국 대통령이 각국을 상대로 벌이는 관세 전쟁과 미중 갈등, 북러 밀착, 중일 마찰 등 우리나라를 둘러싼 외교·안보 정세가 출렁이고 있다. 유럽과 중동에서 수년째 이어지는 두 개의 전쟁은 세계적으로 국방비와 에너지 등 물가를 동시에 올리는 등 영향을 미치고 있다. 외교와 경제, 안보가 엮인 복합다층적 위기 앞에 대한민국은 어디로 가야 하는가. 경제외교 전문가로 경제협력개발기구(OECD) 대사 등을 역임한 이시형(68) 한국외교협회 신임 회장을 지난 17일 서울신문 광화문 사옥에서 만나 현 상황에 대한 평가와 새해 전망 등을 들었다. 그는 2일 취임식을 갖고 3년 임기를 시작한다. ●韓 중재 없이 북미 만나면 위험할 수도 -트럼프의 복귀로 전 세계가 각자도생의 시대로 가는 것인가. “2025년은 트럼프발 큰 파도가 덮친 시기였다. 아직 코만 내놓고 호흡하는 정도지 빠져나온 게 아니다. 트럼프 대통령이 어느 쪽으로 튈지 불안한 요인이 많다. 러시아·우크라이나 전쟁과 중동 전쟁, 우리에게는 상수일 수밖에 없는 북한 문제 등 2026년에도 상황이 그다지 나아질 것 같지는 않다.” -한미가 관세 협상을 타결하고 후속 협의가 진행 중인데. “한미 관계는 두 대통령의 회담으로 관세 협상 합의 등 물꼬는 잘 텄는데 지금부터 속을 채워 나가야 한다. 우여곡절 끝에 ‘조인트 팩트시트’(공동 설명자료)라는 큰 그림은 나왔지만 ‘악마는 디테일’에 있으니 한 걸음이라도 나아가기 위한 작업을 서둘러야 한다. 트럼프식 톱다운 협상으로 기대 난망이던 이슈들도 밖으로 나왔는데 실무진의 추가 협의가 쉽지 않을 수 있다. 실속을 챙기는 데 집중해야 한다.” -한미 합의 중 ‘1500억 달러 조선 투자, 2000억 달러 추가 투자’ 평가는. “양측 간 밀고 당기기를 통해 관세율과 투자금액이 정해지는 과정에서 조선 투자 아이디어가 들어갔고 처음엔 현금 투자는 별로 없을 것이라고 했는데 사실상 현금 투자로 끝났다. 5500억 달러 투자를 합의한 일본보다는 낫다는 평가가 있으나 우리가 경제적으로 감내할 수 있을지는 의문이다. 조선 협력은 양측이 윈윈할 수 있고 추가 투자는 반도체·인공지능(AI) 등 중요 분야에서 수익 배분 등을 더 구체화해야 한다. 미국 내 일자리 창출에서 보면 우리가 아쉬운 면이 있지만 그만큼 투자 수익을 내야 한다.” -‘핵추진 잠수함 승인’과 ‘우라늄 농축·사용후핵연료 재처리 지지’도 포함됐는데. “관세로 시작해 안보, 핵잠에 농축·재처리까지 물꼬를 틀 수 있게 미국의 인정을 받아내고 문서화한 것은 상당한 성과다. 그동안 한미 원자력협정 협상마다 제약이 많았는데 통상과 안보 문제가 결합해 패키지딜이 되니 가능했다. 각각 태스크포스(TF)를 통해 조율하고 구체화해야 한다. 핵잠은 시간이 좀 걸릴 수 있는데 트럼프 대통령의 성향 때문에 우리가 기회를 잡은 것인 만큼 트럼프 정부 때 상당히 진도를 나가서 되돌릴 수 없는 수준까지 가야 한다. 미국보다 우리가 급하니 실무 협의를 진척시켜야 한다.” -한미가 ‘북한의 완전한 비핵화’에 합의한 가운데 ‘자주파 vs 동맹파’ 논란이 있다. “외교부와 통일부는 서로 하는 일이 다르지만 함께 정책을 조율해야 한다. 그런데 자주파로 밀어붙이는 원로들이 다시 등장해 현재 여건을 고려하기보다 평양에 가서 사진 찍고 내년 선거도 고려하고 그런 수준으로 보인다. 장관도 했던 분들인데 지금은 나라를 위해 걱정하는 건설적 역할이 필요하다.” -새해 북미 정상회담 가능성은. 이재명 대통령은 ‘페이스 메이커’를 자처했는데. “트럼프 대통령 특성상 정확한 예측은 어렵다. 김정은을 향한 노골적 러브콜을 보면 의지는 있어 보인다. 페이스 메이커는 레토릭으로는 좋지만 아웃사이더가 아니라 우리 편은 물론 상대방과 최소한 같은 경기를 하고 있어야 하는데 현실은 그렇지 않다. 굳이 용어로 정의하지 말고 북미가 협상 테이블에서 만날 수 있도록 뭔가 역할을 하겠다는 것이라면 우선 양측으로부터 신뢰가 있어야 한다. ‘하노이 노딜’ 후 남북 간 신뢰가 깨진 상황에서 북미가 한국의 중재 없이 만나는 위험한 상황이 벌어질 수도 있다. 또 북러 관계, 미중 관계가 어떻게 가느냐에 따라 남북 관계에도 영향을 미칠 것이니 주시해야 한다.” -미중 간 관세 협상이 휴전 중이다. 이 대통령이 ‘안미경중’은 취할 수 없다는데. “미중 간 갈등과 경쟁 관계는 단기간 끝날 상황이 아니다. 안미경중(안보는 미국, 경제는 중국과)이라는 용어는 치우자는 건데 미중 사이에서 우리가 어떻게 포지셔닝해야 할지 고민해야 한다. 대중 수출이 전체의 50%까지 차지하다가 지금은 20%로 미국과 거의 비슷하다. 중국 경제 자체의 열기가 식은 데다 대미 투자와 무역이 늘어난 결과다. 기업들도 시장 다변화 필요성을 느꼈고 그러다 보니 미국, 아세안, 인도 등에 수출이 더 늘었다. 미국이 안미경중을 우려하지 않을 방향으로 흘러가고 있다고 본다.” -최근 중일 갈등 속 이 대통령이 중재 역할을 언급했는데. “중일은 동북아에서 서로 제일 잘났다고 생각하는 나라들이라 중재는 큰 의미가 없다. 한일 간 신뢰가 중일 관계보다 더 돈독한지도 생각해 봐야 한다. 중일 관계도 상황에 따라 가변적이다. 일본 총리의 대만 관련 발언으로 야기된 중일 갈등은 중국이 과잉 반응을 하고 있다는 시각이 많다. 중국의 의도는 대만 문제를 함부로 건드리면 다른 나라들도 그냥 안 둔다는 경고성으로 보인다. 그러니 우리도 중재 입장보다는 국가 지도자가 대중 관계에 있어 공개적 발언은 신중해야 한다는 교훈을 얻어야 한다.” ●李정부 실용외교 치우침 없어 긍정적 -이재명 정부의 ‘국익 중심 실용 외교’에 대한 평가는. “한미 관계뿐 아니라 일본, 중국과도 우려했던 것만큼 한쪽으로 과도한 밀착 없이 잘 조절하고 있어서 긍정적이다. 전 정부의 ‘가치외교’가 단지 싫어서 실용외교인가 싶었는데 그런 걱정이 줄고 있다. 전쟁 중인 러시아와는 대놓고 뭘 할 수 없겠지만 상황 관리를 하는 것 같다. 북러 밀착 등 러시아도 한반도 문제 관련국인 만큼 더 벌어지지 않고 나중에라도 복구할 수 있는 여지를 남기는 것이 필요하다.” -‘글로벌 코리아’의 외교 수요는 늘어나는데 외교 인력은 제자리걸음이다. “인력 부족은 외쳐 봤자 공허한 메아리 같다. 가장 큰 문제는 외교부의 사기가 떨어져 황폐화하는 것이다. 이왕 키운 외교 인력을 국익을 위해 최대한 활용해야 하는데 본전을 뽑지 못하고 있다. 공관장 인사가 지연되면서 20% 이상 비어 있고 주요 지역에 경험 없는 특임공관장이 나간다고 한다. 특임 40%설까지 있는데 박근혜 정부 때까지 15% 이내였고 그 뒤로도 25%를 넘지 않았다. 어느 순간부터 외교부 관련 인사가 장관이 관여하지 못한 채 이뤄지니 적재적소 인사가 이뤄지지 않는 것은 큰 손실이다.” -한국외교협회 새 회장으로서 포부와 계획은. “전직 외교관 1200명, 현직 600명을 회원으로 두고 있다. 대국민 공공외교 및 포럼·출판 등 학술·연구 활동 강화에 힘쓰고자 한다. 은퇴 외교관과 대기업, 스타트업, 지방자치단체 등을 연결해 자문·컨설팅을 제공하고 고등학교 등을 찾아 안보특강, 진로상담 등 교육사업도 확대할 예정이다. 회원들의 활동 참여를 독려해 미국외교협회(CFR)처럼 정책 제언 등 전문성을 발휘하는 조직으로 거듭날 것이다.” ■이시형 외교협회장은 서울대 외교학과를 졸업하고 외무고시 14회로 입부한 정통 외교관 출신. 지난 11월 회원 투표를 통해 제24대 회장으로 당선됐다. 임기는 1일부터 3년이다. 주미대사관·주제네바대표부 등을 거쳐 부처 교류에 따른 재정경제부 경제협력국장, 외교통상부 통상교섭조정관, 폴란드 대사 등을 역임했고 외교부 출신으로는 유일하게 경제협력개발기구(OECD) 대사를 지냈다. 외교부 산하 한국국제교류재단(KF) 이사장을 역임했다. 김미경 논설위원

김동연 경기도지사가 이재명 대통령이 지난 대선 후보 당시 공약으로 내걸었던 “한국의 잠재성장률 3% 회복 중 2%를 경기도가 책임지겠다”고 밝혔다. 김 지사는 30일 오후 주진우 기자가 진행하는 ‘뉴스공장 주기자 라이브’ 유튜브 방송에 출연해 “경기도는 지금 3대 성장 프로젝트로 반도체, AI, 기후테크 등에 역점을 두고 있어 잠재성장률 3% 달성하는 데 있어서 저희(경기도)가 2% 정도는 달성하겠다는 각오로 열심히 뛰겠다”고 다짐했다. 이어 “이재명 대표가 제시한 경제 정책 방향에 좋은 전기가 마련돼 아주 기쁘다”며 “이제까지 진보 정부에서는 성장이라는 말을 사실상 약간 금기시해 왔는데, 이재명 대표는 성장을 내세우는 (진보 진영으론) 아주 독특하고 올바른 경제 정책의 방향이다”고 평가했다. 최근 치솟은 환율과 관련해 김 지사는 “지금 국민의힘에서 ‘환율 위기론’으로 IMF 위기나 국제금융위기까지 들먹이면서 공포 마케팅을 하는 것은 매우 잘못된 것”이라며 “지금 환율이 올라가는 것은 미국 달러에 대한 수요가 공급을 초과하기 때문이며, 결국 달러당 1450원대 밑에서 안정될 것”이라고 예측했다. 이혜훈 기획예산처 장관 후보자 지명에 대해선 “고양이가 하얗든 까맣든(흑묘백묘론) 쥐를 잡는 게 중요하기에 실용 인사라고 생각한다”며 “다만, 탄핵 반대 등에 대해서는 대통령이 말씀하신 것처럼 한두 번이 아니라 여러 번이라도 진정성 있는 본인의 입장과 사과를 분명히 밝혀야 한다”고 강조했다. 오세훈 서울시장에 대한 평가를 묻자 김 지사는 “종묘 스카이라인을 망가뜨리겠다고 했고, 땅에서는 토지거래허가제 취소했다가 살리면서 오히려 확대해 부동산 가격을 올리지 않았나. 강에서는 한강 버스를 통해서 여러 가지 문제를 일으켰고, 최근에는 광화문 광장인가? 완전히 토건주의적인 그런 것을 통해서 하늘과 땅과 광화문과 한강까지 여러 가지 실망스러운 행보를 많이 했다”고 강하게 비판했다. 윤석열 전 대통령의 장모 최은순 씨의 체납 세금과 관련해서 김 지사는 “끝까지 파헤쳐 반드시 징수해 조세 정의를 실현하겠다”고 약속했다.

한국교통안전공단(TS)이 자동차검사부터 도로·항공·철도를 폭넓게 아우르는 ‘인공지능(AI) 기반 교통안전 시대’를 열어가고 있다고 30일 밝혔다. 먼저 공단은 지난 10월 13일부터 ‘AI 전담 전문조직’을 신설해 본격 가동 중이다. 세부적으로 이사장 직속 미래전략실을 ‘AI미래전략실’로, 기존 디지털전략실을 ‘AI디지털실’로 각각 확대·개편하고 AI디지털실 산하에는 ‘AI혁신처’를 신설해 조직 개편을 마무리했다. 공단은 연말까지 진행되는 ‘AI 공통 플랫폼 구축 용역’을 통해 AI 대전환을 위한 실행 전략을 구체화 한 중장기 로드맵을 마련할 계획이다. 특히 AI와 디지털기술, 빅데이터 등을 활용해 사고를 예방하는 ‘AI 교통안전 혁신 전략’을 수립한다는 방침이다. 공단은 또 AI 영상 분석 기술을 활용해 운전자의 신호위반과 졸음운전 등 위험 행동을 경고하는 교통안전관리 시범사업을 성공적으로 마무리했다. 이 사업에 참여한 LG전자 창원사업장 통근버스 장거리노선 운전자 안전점수가 48.4점에서 AI 관제 후 82.3점으로 약 70% 향상됐다. 특히 졸음운전은 100% 감소했다. 이어 불법 유턴은 80.3% 감소, 신호 위반은 64.2% 감소, 중앙선 침범은 56.7%, 휴대폰 사용도 44.4% 줄었다. 공단은 AI를 기반으로 한 전기차 배터리 관리체계도 마련했다. 그동안 차량의 성능과 직결되는 핵심 요소인 전기차 배터리 건강상태(SOH)는 검사 결과를 수치로 설명해 운전자가 실제 의미를 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 이에 배터리관리시스템(BMS) 정보를 활용해 차량의 SOH를 분석하고, 차종·연식 등이 비슷한 차량과 비교한 시각자료를 제공해 운전자의 이해를 높였다. 공단은 전기차 검사 결과를 통해 수집한 주행거리, 배터리 충전·방전 이력, 배터리 전압·전류·온도 등 약 20개 항목을 기반으로 정밀 진단·예측 모델링을 개발하기로 했다. 이를 통해 배터리 정비 시기와 정비 예상 비용 등 소비자 맞춤형 정보까지 제공한다. 아울러 공단은 지난 10월 30일 우체국물류지원단과 함께 소포를 배달하는 소형 화물차의 안전 운행과 교통안전 분야 상호 협력을 위한 업무협약을 체결했다. 우체국물류지원단의 업무 차량에 AI 첨단안전장치를 시범 설치해 도로상황과 운전자의 행동을 분석하고, 사고 위험요인이 발생하면 실시간 경보를 통해 교통사고를 예방하도록 했다. AI CCTV로 역사 내 캐리어 낙하 사고도 예방한다. 공단과 공항철도(AREX)는 역사 내 에스컬레이터 이용 시 캐리어 낙하로 인한 안전사고 예방을 위해 ‘객체인식 지능형(AI) 폐쇄회로(CC)TV 기술개발 시범사업’을 공동 추진하기로 했다. 객체인식 지능형 CCTV 기술은 캐리어가 방치되거나 떨어지는 상황을 실시간으로 감지한다. 위험한 상황이 발생하면 즉시 스피커를 통해 “위험! 캐리어를 꽉 잡아주십시오” 등 구체적인 경고 방송을 송출한다. 공단은 여행객과 수하물 비중이 높은 공항철도에 이번 기술을 시범 적용해 데이터를 축적하고, 향후 국토교통부와 철도 운영기관과 협의해 KTX 등 전국 주요 철도역사로 확대 적용할 계획이다. 공단은 “교통안전체계의 인공지능 대전환으로 이용자 중심의 정밀한 교통안전망을 구축해 나가 국민이 안전한 교통환경을 구축할 것”이라고 강조했다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

정용진 신세계그룹 회장이 내년을 ‘다시 성장하는 해’로 규정하고 그룹의 재도약을 선언했다. 정 회장은 29일 공개한 신년사에서 “최근 2~3년간 신세계그룹의 혁신적 결단들은 다시 한번 성장하기 위한 치밀한 준비였다”며 “모든 준비를 마쳤으니 2026년 우리는 높게 날아오를 것”이라고 밝혔다. 정 회장은 새해에는 ‘톱(Top)의 본성’을 회복하자고 강조했다. 그는 “1등 기업에 맞는 품격과 자신감을 갖추고, 세상에 없던 아이디어를 한 발 앞서 실행하는 것이 톱의 본성”이라며 “이를 위해서는 기존 방식을 뛰어넘는 패러다임 시프트(틀의 전환)가 필요하다”고 말했다. 또 정 회장은 “우리의 본질인 ‘새로움을 갈망하는 1등 고객’들이 이제 ‘세계의 1등 고객’이 됐다. 고객들이 바라는 것을 예측하고 실현하는 우리 본업의 가치가 더 높아졌다는 의미”라며 내부에 변화를 주문했다. 신세계그룹의 핵심 계열사인 이마트는 올해 다시 점포 확대에 나섰고, 백화점은 미식과 럭셔리 분야에서 경쟁력을 강화했다. 이마트24는 젊은 고객을 겨냥한 상품과 매장을 선보였으며, G마켓은 알리바바와의 협업을 통해 새로운 성장 경로를 모색하고 있다. 신세계그룹이 올해 펼친 전략이 내년에는 본격적인 성과로 이어져야 한다는 의미로 읽힌다. 이날 정 회장은 엔비디아 창업자 젠슨 황과 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장이 만났던 ‘치맥 만남’을 언급해 눈길을 끌었다. 그는 “젠슨 황은 AI(인공지능) 사업 비전을 말하려고 한국에 왔는데 사람들이 제일 환호한 것은 이웃집 아저씨처럼 치맥을 즐기고 농담을 즐기는 모습이었다”라며 “스타벅스, 스타필드 등이 사람들이 모이게 하고 즐겁게 하는 콘텐츠가 신세계그룹의 자산이기 때문에 우리의 고객들은 여전히 직접 사람을 만나 뭔가 함께 즐기길 원하는구나 하고 희망을 느꼈다”고 말했다. 기술과 유행은 바뀌어도 고객이 향하는 건 결국 ‘만남’과 같이 변하지 않는 가치라는 점을 강조한 셈이다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.